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蚂蚁数科专家谈Agent未来趋势(节选)

DataFunTalk  · 公众号  ·  · 2025-02-14 20:00

正文

本文来自知识地图3.0-Agent模块对Agent未来趋势的总结,专家为齐翔,蚂蚁数科 NLP 算法负责人,中科院博士。目前在蚂蚁数科负责 ToB Agent 的算法研发,主要关注 Agent在 ToB 严肃领域里面的一些知识,工程复杂任务推理、场景评测,还有系统进化等课题。
Agent未来,会向多智能体、人机协同、多模态与具身智能这三个方向发展。

Agent 的发展趋势,首当其冲就是多智能体,这个是目前的共识,但是我们可以看到技术流派上分成两派。
第一派:workflow流

以BabyAGI加 Task Weaver 为代表,讲究的是固定的 workflow 来串联不同的Agent。它是一种强流程管控,具有稳定性高,可靠性高的特点,适用于一些任务比较明确的比如说插件调用、数据分析等等场景。

第二类可以列成 conversation 流,像MetaGPT、AutoGen等。它会弱化自己的这个流程管控,更愿意以一种拟人性的对话合作模式,多个 Agent之间有不同的对话方式,比较自由,是一种强角色管控,灵活性高,适用于一些高度探索类的场景,比如说游戏或者一些复杂的项目,需要发散聊天去尝试。好处就是人本身也可以作为一个Agent参与到这样的对话当中。

数据智能知识地图3.0版本包括26个模块:

  • 数据生产: 数据集成、数据仓库、数据湖、向量数据库、图数据库、数据编织、流批一体、Data+AI

  • 数据消费: 数据治理、AB实验、指标体系、DataOps

  • 数据建模: 图神经网络、知识图谱、大模型数据质量、大模型微调、RAG、Agent、LLMOps、AI Infra

  • 数据应用: 智能风控、智能推荐、智能客服、ChatBI、AI搜索

限时免费下载

第二个趋势是人机协同,人类逐渐扮演监督者和帮助者的角色,困难的问题Agent要与人类协同完成。对Agent能力要求:

1、Agent把自己的思考透明的展示、友好的展示,人能看懂。

2、能够接受人的反馈和修正,人能够帮助Agent。目前我们团队也在这方面有一些工作。

第三个显著的发展趋势,就是大家都知道多模态与具身智能,LLM 本身只是一个天然的对话形式,它处理自然语言的或者文本型的数据,Agent可以扩展到看、听、触,在物理世界可以执行任务,应用场景可以大为扩展,比如机器人、眼镜等。

本文来自数据智能知识地图3.0版本的Agent模块中,专家对Agent未来趋势的总结。

1月14-17日,DataFun发布了数据智能知识地图3.0版本。知识地图是行业中首个清晰、全面的讲述新一代数据架构与AI算法到应用的知识地图,包括数据生产、数据消费、数据建模、数据应用等四大领域,具体包括26个模块:

  • 数据生产:







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